下面是论文中 Example 6 和 Example 3 的 Matlab 程序以及用到的股票价格数据。这只是模型和算法的初步尝试，只用了四只股票作为辅助变量。可以考虑引入更多的股票以及其它相关市场（上海，深圳，美国，日本，欧洲等）的核心指数作为辅助变量，还可以加入主要的宏观经济变量，将模型的深度加深，在广度和深度两个方向上同时进军，不断地改进与优化模型，提高预测精度；就这样，在你的手里，又一台印钞机即将诞生！

wmdeepex6.m，wmdeep15zb.m，wmdeep15yy.m，meb2.m

hkhsi.xls，hk0005.xls，hk0700.xls，hk0388.xls，hk0016.xls

wmdeepex3.m，p0.mat

  论文：“A Fast Training Algorithm for Deep Convolutional Fuzzy Systems with Application to Stock Index Prediction（深度卷积模糊系统的快速学习算法及其在股票指数预测中的应用）”。

  Enjoying！